RocketMQ中ConsumeQueue文件与Index文件是怎么样的

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一、问题思考

消息消费时先从ConsumeQueue中获取物理偏移量，再根据物理偏移量从commitLog中获取具体消息；消息检索时会用到索引文件，其中值得思考的问题：
1.ConsumeQueue构建流程是怎样的？
2.ConsumeQueue数据结构是怎样的？
3.Index索引文件构建流程怎样的？
4.Index数据结构时怎么样的？

二、ConsumeQueue/Index构建概览1.调用链条

//Broker启动初始化
@1 BrokerStartup#main
start(createBrokerController(args))
boolean initResult = controller.initialize()
@2 BrokerController#initialize
this.messageStore = new DefaultMessageStore
@3 DefaultMessageStore#DefaultMessageStore()
this.reputMessageService = new ReputMessageService();
this.dispatcherList = new LinkedList<>();
this.dispatcherList.addLast(new CommitLogDispatcherBuildConsumeQueue());
this.dispatcherList.addLast(new CommitLogDispatcherBuildIndex());
//存储服务启动
@4 DefaultMessageStore#start()
//允许重复转发reputFromOffset设置为CommitLog的提交指针
if (this.getMessageStoreConfig().isDuplicationEnable()) {this.reputMessageService.setReputFromOffset(this.commitLog.getConfirmOffset());
} else {
//不允许重复转发reputFromOffset设置为CommitLog内存中最大偏移量 this.reputMessageService.setReputFromOffset(this.commitLog.getMaxOffset();
}
this.reputMessageService.start();

小结：@1中分别为dispatcherList添加了CommitLogDispatcherBuildConsumeQueue
和CommitLogDispatcherBuildIndex；
@4中duplicationEnable默认为false即不允许重复，从CommitLog中的最大偏移量开始转发，reputMessageService线程类在Broker启动时启动，主要负责构建consumeQueue与index文件。

2.ReputMessageService线程类职责

小结：ReputMessageServicee根据构建进度reputFromOffset查找可构建的消息数据，然后逐条解析组成构建请求，并构建consumeQueue和index文件构建；如果当前Broker为Master并且长轮询模式上通过消息到达监听器通知客户端。

三、ConsumeQueue构建流程及数据结构

在Broker启动时初始化了dispatcherList, 添加了分别负责ConsumeQueue文件和Index文件构建类；这部分关注ConsumeQueue构建。

this.dispatcherList = new LinkedList<>();
//构建ConsumeQueue
this.dispatcherList.addLast(new CommitLogDispatcherBuildConsumeQueue());
//构建Index
this.dispatcherList.addLast(new CommitLogDispatcherBuildIndex());
public void doDispatch(DispatchRequest req) {
for (CommitLogDispatcher dispatcher : this.dispatcherList) {
dispatcher.dispatch(req);
}
}

1.ConsumeQueue文件构建流程调用链

@1 DefaultMessageStore#putMessagePositionInfo
@2 ConsumeQueue#putMessagePositionInfoWrapper

流程图

小结：ConsumeQueue构建主要流程为构建ConsumeQueue数据结构并将其写入fileChannel落盘；第一次创建ConsumeQueue文件时进行补位，用0填充，可促使系统实际分配内存起到预热作用。

补位代码

private void fillPreBlank(final MappedFile mappedFile, final long untilWhere) {
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(CQ_STORE_UNIT_SIZE);
byteBuffer.putLong(0L);
byteBuffer.putInt(Integer.MAX_VALUE);
byteBuffer.putLong(0L);
int until = (int) (untilWhere % this.mappedFileQueue.getMappedFileSize());
for (int i = 0; i < until; i += CQ_STORE_UNIT_SIZE) {
mappedFile.appendMessage(byteBuffer.array());
}
}

2.ConsumeQueue数据结构数据结构代码

this.byteBufferIndex.flip();
this.byteBufferIndex.limit(CQ_STORE_UNIT_SIZE); //限定每个条目大小
this.byteBufferIndex.putLong(offset); //写入消息偏移量
this.byteBufferIndex.putInt(size); //写入消息长度
this.byteBufferIndex.putLong(tagsCode); //写入tag hashcode

数据结构图示

ConsumeQueue文件中每个条目占20位。

四、Index构建流程及数据结构

在Broker启动时初始化了dispatcherList, 添加了分别负责ConsumeQueue文件和Index文件构建类；这部分关注Index构建。
IndexService初始化时初始化两个参数Hash槽数量hashSlotNum=5000000，索引的最大数量maxIndexNum=5000000 * 4=20000000。

this.dispatcherList = new LinkedList<>();
//构建ConsumeQueue
this.dispatcherList.addLast(new CommitLogDispatcherBuildConsumeQueue());
//构建Index
this.dispatcherList.addLast(new CommitLogDispatcherBuildIndex());
public void doDispatch(DispatchRequest req) {
for (CommitLogDispatcher dispatcher : this.dispatcherList) {
dispatcher.dispatch(req);
}
}
//IndexService初始化
public IndexService(final DefaultMessageStore store) {
this.defaultMessageStore = store;
this.hashSlotNum = store.getMessageStoreConfig().getMaxHashSlotNum();
this.indexNum = store.getMessageStoreConfig().getMaxIndexNum();
this.storePath =
StorePathConfigHelper.getStorePathIndex(store.getMessageStoreConfig().getStorePathRootDir());
}

1.Index文件构建流程调用链条

@1 DefaultMessageStore#CommitLogDispatcherBuildIndex#dispatch
@2 IdexService#buildIndex

流程图

小结：Index文件写入流程概要：先获取索引文件并将未写入文件的内存数据通过守护线程写入磁盘；计算要写入索引所在hash槽的位置取出原来的值；构建索引条目填充数据；最后更新索引文件头部信息。

2.Index数据结构写入索引数据到mappedByteBuffer代码

/计算索引数据需要放在哪个位置
int absIndexPos =
IndexHeader.INDEX_HEADER_SIZE + this.hashSlotNum * hashSlotSize
+ this.indexHeader.getIndexCount() * indexSize;
//将hashcode存储在MappedByteBuffer中
this.mappedByteBuffer.putInt(absIndexPos, keyHash);
//将物理偏移量存储在MappedByteBuffer中
this.mappedByteBuffer.putLong(absIndexPos + 4, phyOffset);
//落地时间-当前索引的起始时间差值写入MappedByteBuffer
this.mappedByteBuffer.putInt(absIndexPos + 4 + 8, (int) timeDiff);
//记录前一条hash桶对应的值（Index条目下标）；注意此处用于解决Hash冲突
this.mappedByteBuffer.putInt(absIndexPos + 4 + 8 + 4, slotValue);
//将当前index中包含的条目数量存入到Hash槽中，将覆盖原先的值
this.mappedByteBuffer.putInt(absSlotPos,this.indexHeader.getIndexCount());

小结：上述代码描述索引条目的构建流程及数据结构，通过记录上一条冲突的槽值形成链表结构。

Index数据结构图示

Index索引有三部分组成IndexHeader、Hash槽位、索引条目；每块内容和所占大小如图所示；如果有Hash冲突，在每个索引条目最后记录了原来Hash槽里的值，从而形成链表结构。

以上是“RocketMQ中ConsumeQueue文件与Index文件是怎么样的”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

新闻标题：RocketMQ中ConsumeQueue文件与Index文件是怎么样的
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